基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法及系统与流程

本发明涉及资源储量估算，尤其涉及基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法及系统。

背景技术：

1、随着全球矿产资源勘探和开发的不断深入，精确的矿产资源储量估算成为矿产资源管理与开发的核心技术之一。目前，广泛应用的矿产资源储量估算方法主要依赖于传统地质模型和统计分析，通常采用二维或简单的三维模型对矿体形态、空间分布及品位进行估算。

2、但是经发明人探索，现有技术仍然存在至少以下缺陷：

3、现有的固体矿产资源储量估算方法主要依赖于传统的地质模型和统计分析，通常采用二维或简单的三维模型来估算矿体的形态和分布。然而，这些方法在处理矿体复杂形态和不规则空间分布时存在较大的局限性。尤其是在多尺度、多属性的地质环境下，传统方法难以准确刻画矿体的内部特征，导致储量估算结果往往存在较大的偏差，无法满足现代矿产资源管理对高精度估算的需求。

4、第二，现有技术中缺乏对储量估算结果不确定性的系统分析。传统方法多采用线性模型，忽略了地质数据中的非线性特征和区域性差异，无法有效应对数据中的随机噪声和不确定因素。由于未能充分考虑不同地质假设下的储量波动范围，现有的估算结果在实际应用中可靠性较低，容易导致决策失误和资源浪费。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法及系统。

2、基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，包括以下步骤：

3、s1，数据采集与融合：从目标矿区收集多种地质勘探数据，包括钻孔数据、样品分析数据和地质结构图，对不同来源的数据进行融合，并通过高维降噪技术进行数据清洗和规范化；

4、s2，矿体形态识别：利用拓扑数据分析方法识别矿体的形态复杂性，自动提取关键几何特征；

5、s3，三维建模：采用高阶非线性空间插值方法，在处理后的地质数据和拓扑分析结果的基础上构建矿体的三维模型，处理边界不规则性和内部复杂性，生成具有多尺度特征的模型；

6、s4，自适应网格化：根据区域地质特征，在三维建模过程中，自适应调整网格密度和结构；

7、s5，多尺度模拟与不确定性分析：基于三维模型进行多尺度模拟，调整模型参数以反映矿体的体积、形态和空间分布；结合非参数贝叶斯统计方法和蒙特卡洛模拟，对储量估算结果进行不确定性分析，量化误差并提供可信区间；

8、s6，属性预测与优化：采用深度学习模型对矿体内部的地质属性进行预测，结合多尺度模拟结果，自动提取特征，优化预测模型；

9、s7，储量估算：根据三维模型和属性预测结果，采用高阶积分方法计算矿产资源储量，对不同区域属性差异进行加权计算。

10、可选的，所述s1中包括：

11、s11，数据采集：从目标矿区内不同地点和深度处，使用地质勘探设备收集地质数据，包括钻孔数据、样品分析数据和地质结构图；钻孔数据包括岩石样本和地层记录，样品分析数据包括矿物成分和化学分析结果，地质结构图包括断层和褶皱结构图；

12、s12，数据预处理：对采集到的数据进行初步处理，包括数据格式转换、缺失值填补和异常值检测；

13、s13，数据融合：采用多源数据融合技术，将来自不同来源和尺度的地质数据进行融合处理，结合空间坐标系统一各类数据的空间信息，消除不同数据源之间的偏差；

14、s14，高维降噪：对融合后的数据进行降噪处理，消除数据中的随机噪声和冗余信息；

15、s15，数据规范化：通过归一化或标准化技术，将不同量纲的数据转换为同一量纲，并将数据的分布调整为标准形式。

16、可选的，所述s2中包括：

17、s21，地质数据的拓扑化转换：将预处理后的地质数据进行拓扑化转换，将矿体的空间结构数据（如钻孔数据、样品分析数据）转化为拓扑网络结构，包括节点（表示矿体的空间点）和边（表示这些点之间的关系），从而形成矿体的拓扑结构模型；

18、s22，持久性同调分析：对生成的拓扑结构模型应用持久性同调分析，计算矿体的拓扑不变量，如betti数（表示矿体中的空洞数）、持久性条形码（表示不同拓扑特征的稳定性和重要性），定量描述矿体形态的复杂性，持久性条形码图表展示了不同尺度下矿体形态的稳定特征，帮助识别矿体内部的重要几何形态；

19、s23，几何特征提取：在持久性同调分析结果的基础上，自动提取矿体的关键几何特征；

20、s24，几何特征的验证与优化：将提取的几何特征与已有地质模型比对和验证，通过回归分析，验证几何特征的准确性和地质相关性，当存在偏差时，调整持久性同调分析的参数，优化最终的形态识别结果；

21、s25，数据准备与输出：将经过验证的几何特征整理并转化为参数化描述，输出用于后续三维建模的结构数据，并生成用于预测和模拟的几何特征报告。

22、可选的，所述s3中包括：

23、s31，数据准备与初步插值：将处理后的地质数据和经过拓扑分析提取的几何特征输入到三维建模系统中，采用线性插值对地质数据进行初步三维插值，生成基础的矿体空间分布模型，为后续的高阶插值提供基础参考；

24、s32，高阶非线性插值算法选择：根据矿体的形态复杂性和地质特征，选择高阶非线性插值算法权衡插值精度和模型复杂度，高阶非线性插值算法包括样条插值、多项式插值和径向基函数插值；

25、s33，边界不规则性处理：对矿体模型的边界区域进行特别处理，引入边界条件约束，精确拟合矿体的边界形态，对边界处的数据稀疏区，采用边界修正法进行补充插值；

26、s34，内部复杂性处理：在模型内部区域，识别地质特征的复杂性区域，应用多尺度插值技术，在不同尺度上进行插值计算，对内部复杂区域进行局部细化插值；

27、s35，多尺度模型生成与整合：结合不同尺度下的插值结果，生成多尺度三维模型，使用模型整合技术，将不同尺度的模型无缝结合成一个整体模型，对不同尺度的插值模型进行平滑处理与权重分配；

28、s36，模型优化与验证：通过模拟退火算法优化生成的三维模型，将最终生成的三维模型与已知的地质数据进行验证，对比计算残差；

29、s37，三维模型输出：将验证后的三维模型转换为标准地质模型格式，生成模型报告，记录建模过程中的关键参数和结果。

30、可选的，所述s4中包括：

31、s41，区域地质特征分析：在三维建模前，对目标区域的地质特征进行详细分析，识别出影响矿体形态的关键地质因素，并确定地质因素对网格划分的影响范围，通过地质统计方法评估区域内地质特征的空间变化率，制定网格划分策略；

32、s42，初步网格划分：采用均匀网格对矿体模型进行初步的网格划分，生成初始网格模型，分析网格划分的效果和识别需要细化的区域；

33、s43，自适应网格密度调整：动态调整网格密度，在地质特征变化剧烈的区域增加网格密度；在地质特征平缓的区域，减少网格密度，采用梯度密度函数算法，以自适应方式对网格进行精细调整；

34、s44，网格结构优化：在调整网格密度的同时，对网格的结构进行优化，根据区域地质特征，应用四面体网格生成技术，优化网格单元的形状和尺寸；

35、s45，边界区域网格处理：使用边界细化算法对边界形态复杂的区域进行细化；

36、s46，网格模型验证与调整：通过对比初始三维模型和网格模型的几何误差，评估网格化的效果，误差过大或局部网格过于复杂，进行调整和优化。

37、可选的，所述s5中包括：

38、s51，多尺度模型参数设定：根据三维模型的复杂性和区域地质特征，设置不同尺度的模拟参数,定义模型的全局尺度和局部尺度参数，捕捉矿体整体结构和局部细节；

39、s52，多尺度模拟实施：在全局尺度上进行模拟，捕捉矿体的宏观结构和总体形态，在局部尺度上进行模拟，识别矿体内部的微观特征和细节变化，通过多尺度迭代，优化模型的细节；

40、s53，模型参数优化：在多尺度模拟过程中，应用梯度下降法对模型参数进行动态调整，不断调整模拟参数，最小化模拟结果与实际地质数据之间的差异；

41、s54，非参数贝叶斯不确定性分析：在多尺度模拟完成后，结合非参数贝叶斯统计方法对模拟结果进行不确定性分析；

42、s55，蒙特卡洛模拟：采用蒙特卡洛模拟方法，对储量估算进行随机采样分析，通过随机样本的模拟计算，生成储量估算的频率分布图，识别储量估算结果中的高风险区和低风险区；

43、s56，不确定性量化与结果输出：综合非参数贝叶斯分析和蒙特卡洛模拟的结果，量化储量估算的总误差，并生成详细的不确定性分析报告，输出包含储量估算值的概率分布图、置信区间和关键风险指标。

44、可选的，所述s54中包括：

45、s541，先验分布设定：设定关键参数的先验分布，采用非参数贝叶斯方法表示这些先验分布；

46、s542，贝叶斯模型构建：结合多尺度模拟结果和设定的先验分布，建立贝叶斯统计模型，应用贝叶斯定理更新先验分布以得到后验分布；

47、s543，马尔科夫链蒙特卡洛采样：使用马尔科夫链蒙特卡洛方法对后验分布进行采样，通过生成大量样本，近似计算后验分布的各项统计量，更新参数，通过迭代生成足够多的样本，逼近真实的后验分布；

48、s544，不确定性量化：基于后验分布的马尔科夫链蒙特卡洛样本，计算关键统计量，包括均值和方差，量化储量估算的不确定性；

49、s545，波动范围评估：评估不同地质假设下的储量估算结果波动范围，分析参数对储量估算的敏感性，确定关键参数对估算结果的影响；

50、s546，概率分布生成：基于采样结果，生成储量估算结果的概率分布图，显示不同储量估算值出现的概率密度，帮助理解估算结果的风险和不确定性；

51、s547，结果验证与调整：将非参数贝叶斯分析的结果与地质专家的判断进行对比验证，调整先验分布，重新进行采样和分析。

52、可选的，所述s6中包括：

53、s61，数据准备与特征工程：从多尺度模拟结果中提取矿体内部的地质属性数据，并结合已有地质勘探数据对这些数据进行预处理，包括标准化、归一化和特征选择；

54、s62，深度学习模型构建：基于预处理后的数据，选择并构建适合地质属性预测的深度学习模型架构，包括卷积神经网络和长短期记忆网络，设置模型的输入层、多个隐藏层和输出层，充分捕捉数据中的复杂关系；

55、s63，模型训练与验证：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集对深度学习模型进行训练，通过反向传播算法和优化技术，逐步调整模型参数，最小化预测误差，在验证集中评估模型性能；

56、s64，特征自动提取：在模型训练过程中，利用深度学习模型的层次结构自动提取数据中的高级特征，反映复杂的地质属性，通过卷积操作识别空间特征，提高模型对复杂地质现象的理解；

57、s65，模型优化：根据验证结果，进行模型优化，调节模型超参数，调整模型结构；

58、s66，模型评估与调整：使用测试集对最终模型进行全面评估，计算评估指标，确定模型的预测精度，表现不佳时进行调整，重新训练模型，直到获得稳定且高精度的预测结果；

59、s67，最终模型输出与应用：将经过优化和验证的深度学习模型应用于矿体的全局预测，生成完整的地质属性预测结果，生成详细的模型报告，记录关键参数和优化过程。

60、可选的，所述s7中包括：

61、s71，矿体分区与权重设定：基于三维模型和属性预测结果，将矿体划分为多个具有不同地质属性的区域，为每个区域设定权重，考虑区域内的地质属性、矿石品位和密度；

62、s72，高阶积分计算：选择并应用适当的高阶积分方法，对各个分区内的矿产资源量进行积分计算；

63、s73，局部储量汇总：根据各分区的积分结果，计算出每个区域的储量，将各个区域的储量加权汇总，得到整个矿体的总储量；

64、s74，结果验证与输出：将储量估算结果与历史数据或其他模型结果进行验证，调整计算参数，输出储量估算结果，并生成详细报告，记录计算过程和结果。

65、一种基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算系统，用于实现上述的一种基于高阶空间模拟的固体矿产资源储量估算方法，包括数据采集与融合模块、矿体形态识别模块、三维建模模块、自适应网格化模块、多尺度模拟与不确定性分析模块、属性预测与优化模块以及储量估算模块，其中；

66、所述数据采集与融合模块从目标矿区收集多种地质勘探数据，包括钻孔数据、样品分析数据和地质结构图，对不同来源的数据进行融合，并通过高维降噪技术进行数据清洗和规范化；

67、所述矿体形态识别模块利用拓扑数据分析方法识别矿体的形态复杂性，自动提取关键几何特征；

68、所述三维建模模块采用高阶非线性空间插值方法，在处理后的地质数据和拓扑分析结果的基础上构建矿体的三维模型，处理边界不规则性和内部复杂性，生成具有多尺度特征的模型；

69、所述自适应网格化模块根据区域地质特征，在三维建模过程中，自适应调整网格密度和结构；

70、所述多尺度模拟与不确定性分析模块基于三维模型进行多尺度模拟，调整模型参数以反映矿体的体积、形态和空间分布；结合非参数贝叶斯统计方法和蒙特卡洛模拟，对储量估算结果进行不确定性分析，量化误差并提供可信区间；

71、所述属性预测与优化模块采用深度学习模型对矿体内部的地质属性进行预测，结合多尺度模拟结果，自动提取特征，优化预测模型；

72、所述储量估算模块根据三维模型和属性预测结果，采用高阶积分方法计算矿产资源储量，对不同区域属性差异进行加权计算。

73、本发明的有益效果：

74、本发明，通过引入高阶空间模拟技术，有效解决了传统方法在处理复杂地质环境时的局限性。通过高阶非线性空间插值和自适应网格化技术，本发明能够精确刻画矿体的形态和空间分布，特别是在不规则边界和复杂内部结构的处理上，表现出更高的精度。

75、本发明，创新性地结合了多尺度模拟与不确定性分析，通过非参数贝叶斯统计和蒙特卡洛模拟，全面评估储量估算结果的可靠性。与传统方法相比，本发明能够有效量化地质数据中的不确定性，提供储量估算结果的置信区间，增强了储量预测的可信度，从而在不同地质假设下确保结果的稳定性。

76、本发明，通过采用深度学习模型对矿体内部属性进行预测，并结合多尺度模拟结果，自动提取特征并优化模型。这种高度集成的储量估算方法不仅提高了精度，还增强了方法的适应性和应用范围，为矿产资源的精细化管理提供了更可靠的数据基础。